eigh

paddle.linalg. eigh ( x, UPLO='L', name=None ) [源代码]

计算厄米特矩阵或者实数对称矩阵的特征值和特征向量。

参数

  • x (Tensor):输入一个或一批厄米特矩阵或者实数对称矩阵。x 的形状应为 [*, M, M],其中 * 为零或更大的批次维度,数据类型支持 float32、float64、complex64、complex128。

  • UPLO (str,可选):表示计算上三角或者下三角矩阵,默认值为 'L',表示计算下三角矩阵的特征值和特征向量,'U'表示计算上三角矩阵的特征值和特征向量。

  • name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。

返回

  • Tensor out_value,输出矩阵的特征值,输出顺序按照从小到大进行排序。Shape 为 [*, M]

  • Tensor out_vector,输出矩阵的特征向量,与特征值一一对应,Shape 为 [*, M, M]

代码示例

>>> import paddle

>>> x = paddle.to_tensor([[1, -2j], [2j, 5]])
>>> out_value, out_vector = paddle.linalg.eigh(x, UPLO='L')
>>> print(out_value)
Tensor(shape=[2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[0.17157286, 5.82842731])
>>> print(out_vector)
Tensor(shape=[2, 2], dtype=complex64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[(-0.9238795042037964+0j), (-0.3826833963394165+0j)],
 [ 0.3826833963394165j    , -0.9238795042037964j    ]])